Factores impulsores y modelo predictivo de las concentraciones de N₂O disuelto en una red acuática compleja

Área de la Ciencia:

• Ciencias Ambientales
• Ecología
• Biogeoquímica

Sus antecedentes:

• Las redes de aguas interiores son fuentes significativas de óxido nitroso (N₂O), un potente gas de efecto invernadero.
• La complejidad de estos sistemas dificulta la cuantificación precisa de las emisiones de N₂O.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un marco integrado para la inferencia causal y la modelización predictiva no lineal de las emisiones de N₂O.
• Identificar los impulsores clave de la variabilidad del N₂O en la cuenca de Taihu en China.

Principales métodos:

• Combinación de modelado de ecuaciones estructurales (SEM), aprendizaje automático (ML) y explicaciones aditivas de Shapley (SHAP).
• Utilización de un marco para tender puentes entre la inferencia causal y la modelización predictiva no lineal.

Principales resultados:

• El nitrato-nitrógeno (NO₃⁻-N) y la temperatura del agua (WT) fueron los factores dominantes que influyeron en la variabilidad del N₂O.
• El carbono orgánico disuelto (DOC) juega un doble papel: un sumidero macroscópico y un catalizador microscópico en la producción de N₂O.
• Un modelo parsimonioso con cuatro parámetros de rutina logró una capacidad predictiva satisfactoria (R² de prueba = 0.54) para la evaluación regional.

Conclusiones:

• El marco desarrollado ofrece una metodología escalable y transferible para comprender ecosistemas acuáticos complejos.
• Proporciona una herramienta robusta para la estimación de N₂O a escala de cuenca y estrategias específicas de mitigación de gases de efecto invernadero.